BC13 1003 Find Sequence

本文探讨了在给定条件下寻找最长子序列的问题,并通过优化动态规划算法将复杂度从O(x^3)降低到O(x^2),有效解决了大规模数据下的计算效率问题。

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题意:给一串数a[],这一串数的和是确定的,为M(M<=4194304)

从a[]数组中选t个数重新组成新的数组c[],使得任意c[i+1]-c[i]>=c[i]-c[i-1];

且对于每个a[k]不能重复选择(1<=k<=n)。


题解:

首先考虑解的结构一定是C1,C1,,C1,C2,C3,,Cm这种形式,其中满足C1<C2<C3<<Cm
所以对a1,a2,a3,,an去重后从小到大排序得到c1,c2,c3,,cx其中x是sqrt(M)级别的,用DP[i][j]表示以cicj结尾的满足条件的最长序列
首先初值化 DP[i][i]=count(ci)ci在原序列中的个数。
而dp[i][j]=max(dp[k][i] 其中ki还满足cickcjci)+1
这样的复杂度是 O(x^3),在题中x最大为1000级别所以会超时,要使用下面优化
因为 dp[i][j]=max(dp[k][i] 其中ki还满足cickcjci)+1
dp[i][j+1]=max(dp[k][i] 其中ki还满足cickcj+1ci)+1
注意到cj+1>cj 所以满足cickcjci的dp[k][i]必然满足cickcj+1ci因而不必重复计算
即最后复杂度可以为O(x^2).

代码:
#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define M 3000
#include<map>
using namespace std;
typedef __int64 LL;
int dp[M+5][M+5]; // 以a[i],a[j]结尾的数列 的最大长度
int a[M*M+5];
map<int ,int >mymap;
int main()
{
    int T,n,m;
    int cnt,ans;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        mymap.clear();
        for(int i=0;i<n;i++)
            {
                scanf("%d",a+i);
                mymap[a[i]]++;
            }
        sort(a,a+n);
        n=unique(a,a+n)-a; //去重

        ans=1;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            int k=i;  //  ①
            dp[i][i]=mymap[a[i]];
            cnt=dp[i][i];
            ans=max(cnt,ans);
            for(int j=i+1;j<n;j++)
            {
                for(;k>=0 && a[i]-a[k]<=a[j]-a[i];k--) //②    ①②③实现了红字的优化
                    cnt=max(cnt,dp[k][i]+1);
                dp[i][j]=cnt;    // ③
                ans=max(cnt,ans);
            }

           // printf("i=%d ans=%d\n",i,ans);
        }
        printf("%d\n",ans);
    }

    return 0;
}


内容概要:本文从关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势五个维度探讨了Python编程语言的进阶之路。关键概念涵盖装饰器、生成器、上下文管理器、元类和异步编程,这些概念有助于开发者突破基础认知的核心壁垒。核心技巧方面,介绍了内存优化、性能加速、代码复用和异步处理的方法,例如使用生成器处理大数据流、numba库加速计算密集型任务等。应用场景展示了Python在大数据处理、Web开发、人工智能和自动化运维等多个领域的广泛运用,特别是在FastAPI框架中构建异步API服务的实战案例,详细分析了装饰器日志记录、异步数据库查询和性能优化技巧。最后展望了Python的未来发展趋势,包括异步编程的普及、类型提示的强化、AI框架的深度整合以及多语言协同。 适合人群:已经掌握Python基础语法,希望进一步提升编程技能的开发者,特别是有意向从事数据科学、Web开发或AI相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①掌握Python进阶概念和技术,如装饰器、生成器、异步编程等,提升代码质量和效率;②学习如何在实际项目中应用这些技术,如通过FastAPI构建高效的异步API服务;③了解Python在未来编程领域的潜在发展方向,为职业规划提供参考。 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了丰富的实战案例,建议读者在学习过程中结合实际项目进行练习,特别是尝试构建自己的异步API服务,并通过调试代码加深理解。同时关注Python社区的发展动态,及时掌握最新的技术和工具。
内容概要:本文档《Rust系统编程实战》详细介绍了Rust在系统编程领域的应用,强调了其内存安全、零成本抽象和高性能的特点。文档分为三个主要部分:核心实战方向、典型项目案例和技术关键点。在核心实战方向中,重点讲解了unsafe编程、FFI(外部函数接口)和底层API调用,涉及操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发、系统工具开发和嵌入式开发等多个领域,并列出了每个方向所需的技术栈和前置知识。典型项目案例部分以Linux字符设备驱动为例,详细描述了从环境搭建到核心代码实现的具体步骤,包括使用bindgen生成Linux内核API的Rust绑定,定义设备结构体,以及实现驱动核心函数。 适合人群:对系统编程有兴趣并有一定编程基础的开发者,尤其是那些希望深入了解操作系统底层机制、网络协议栈或嵌入式系统的工程师。 使用场景及目标:①掌握Rust在不同系统编程场景下的应用,如操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发等;②通过实际项目(如Linux字符设备驱动)的学习,理解Rust与操作系统内核的交互逻辑;③提高对unsafe编程、FFI和底层API调用的理解和运用能力。 阅读建议:由于文档内容较为深入且涉及多个复杂概念,建议读者在学习过程中结合实际操作进行练习,特别是在尝试实现Linux字符设备驱动时,务必按照文档提供的步骤逐步进行,并多加调试和测试。
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